현재 평균적인 회사는 많은 양의 복잡한 데이터 시스템을 다루고 있습니다. 여러 곳에서 사일로된 데이터를 사용하면 이 데이터를 관리 가능한 중앙 집중식 데이터베이스로 연결하고 관리하는 것이 많은 기업의 우선 순위입니다.
평균적인 회사에서 사용하는 데이터 소스의 양이 빠르게 증가하고 있습니다. 데이터는 다양한 형태와 유형으로 제공되며 데이터가 보편적으로 구조화되도록 하는 것은 매우 복잡할 수 있습니다.
이것이 기업들이 점점 더 데이터 매핑을 보고 있는 곳입니다. 내부 및 외부 데이터를 제어하고 통합된 중앙 데이터 위치를 구성,구조화 및 생성할 수 있는 솔루션을 찾습니다.
데이터 매핑이란?
데이터 매핑은 여러 데이터 세트의 필드를 스키마 또는 중앙 집중식 데이터베이스로 매칭하는 프로세스입니다. 데이터를 마이그레이션하고 데이터를 수집 및 처리하고 데이터를 관리하려면 데이터 매핑이 필요합니다. 궁극적으로 데이터 매핑의 목표는 여러 데이터 세트를 단일 데이터 세트로 균질화하는 것입니다.
데이터 맵핑은 유사한 점을 정의하는 다양한 방법으로 서로 다른 데이터 세트를 최종 목적지에서 정확하고 사용 가능한 방식으로 결합 할 수 있음을 의미합니다.
데이터 매핑은 표준 비즈니스 관행입니다. 그러나 데이터의 양과 데이터를 사용하는 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 매핑 프로세스는 더욱 복잡해졌으며 자동화되고 강력한 도구가 필요합니다.
데이터 매핑의 예
데이터 매핑이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 데이터 매핑이 유용한 여러 데이터베이스의 예를 살펴보겠습니다. 우리가보고있는 데이터는 축구 선수와 관련이 있으며 정보는 열과 필드로 구성되어 있으며 데이터
(클릭 확대).
이러한 각 데이터베이스에는 유사하고 다른 항목이 있습니다. 예를 들어,그들 모두는 신분증을 가지고 있습니다. 지불인 및 매니저는 임금 입장을 있고,팀은 경기장을 위한 분야가 있는 유일한 그들이다.
이러한 모든 데이터베이스를 단일 항목으로 병합하면 단일 데이터베이스를 쿼리하여 각각에 대한 정보를 검색 할 수 있습니다. 이 회사의 데이터 자산의 전체적인 뷰를 제공하기 때문에 기업의 경우,이 매우 중요합니다.
데이터베이스를 함께 가져오려면 교차해야 하는 필드를 명확히 하고 일치시키는 필드의 맵이 필요합니다. 각 입력에서 데이터를 전달하는 방법,입력 유형 및 중복 또는 기타 문제의 경우 어떤 일이 발생해야하는지에 대한 규칙을 설정합니다.
여기에 우리의 예는 다시,하지만 우리의지도에서 단일 데이터베이스를 생성하기 위해 올바른 필드를 연결.
이 예제에서는 울트 플랫폼에서 가능한 스마트 변환을 추가했습니다. 우리는 다른 통화에서 값을 변환하는 출력 임금 필드에 통화를 설정했습니다. 유추 된 필드가 있습니다.이 플랫폼은 자동으로 리그를 찾아이를 사용하여 값을 가진 새 필드를 만듭니다. 이와 함께 국가 필드가 추가됩니다.
요약하면,데이터 매핑은 여러 데이터 집합을 결합하거나 데이터 집합을 다른 데이터 집합에 통합할 수 있도록 하는 명령어 집합입니다. 이 예제는 더 간단하지만 다음 요소에 따라 프로세스가 상당히 복잡해질 수 있습니다:
- 결합되는 데이터 집합 수
- 데이터 양
- 데이터가 매핑되어야 하는 빈도
- 매핑 프로세스에 관련된 스키마 수
- 결합되는 데이터의 계층 구조
데이터가 매핑되는 이유는 무엇입니까?매핑 필수?
데이터 매핑은 데이터를 처리하는 모든 회사에 필수적입니다. 주로 데이터 통합,데이터 웨어하우스 구축,데이터 변환 또는 한 위치에서 다른 위치로 데이터를 마이그레이션하는 데 사용됩니다. 데이터를 스키마와 일치시키는 프로세스는 모든 조직을 통한 데이터 흐름의 기본 부분입니다.
데이터 매핑은 좋은 데이터 관리의 핵심이다. 매핑되지 않았거나 제대로 매핑되지 않은 데이터는 데이터가 조직 내의 다른 끝점으로 흐를 때 문제가 발생합니다. 매핑은 통합,변환 및 향후 사용을 위해 저장될 때 데이터를 최대한 활용하는 첫 번째 단계입니다.
데이터를 사용하는 조직은 데이터 흐름의 세 가지 주요 단계에서 데이터 매핑을 사용합니다. 데이터 통합 및 데이터 변환입니다. 이러한 각 컨텍스트의 데이터 매핑을 간략히 살펴보겠습니다.
데이터 통합
워크플로 또는 데이터 웨어하우스에 데이터를 통합하려면 데이터 매핑이 필요합니다. 대부분의 경우 통합되는 데이터는 웨어하우스 또는 워크플로의 다른 위치에 저장되는 데이터와 다른 형태로 표시됩니다.
데이터 웨어하우스의 경우 기본 매핑 프로세스에는 들어오는 데이터를 식별하는 작업이 포함되며 이 데이터를 웨어하우스 스키마에 기인하여 일치시킵니다. 특히 이 프로세스에는 데이터 집합이 겹치는 영역을 찾고 매핑 프로세스를 제어하는 규칙을 정의하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 두 데이터베이스 모두 유사한 정보를 가지고 있는 경우 어느 데이터베이스를 사용해야 합니다.
울트와 같은 솔루션은 이러한 상황에서 데이터를 간단하고 고통없이 섭취합니다. 무제한 통합 소스를 사용하면 1 분부터 정확하게 매핑되고 정리되며 사용할 수 있는 중앙 집중식 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있습니다.
데이터 변환
데이터 변환은 데이터를 특정 형식으로 가져와 다른 형식이나 구조로 변환하는 것입니다. 이 단계는 웨어하우스에 수집하거나 응용 프로그램에 통합할 준비가 된 정보를 준비하는 중요한 단계가 될 수 있습니다.
데이터 매핑은 데이터 간의 연결을 정의하는 데 사용되며 데이터 세트 간의 관계를 결정하는 데 도움이되므로 이 과정에서 매우 중요합니다.
데이터 매핑을 효과적으로 수행하는 방법
데이터 매핑을 시작하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 그러나 데이터 라이프사이클 초기에 강력한 솔루션을 구현하면 향후 방대한 시간을 절약할 수 있으며 데이터가 강력하고 신뢰할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
이러한 단계는 데이터 매핑 솔루션을 시작하기 전,도중 및 시작한 후에 수행해야 하는 작업을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이동할 데이터를 정의합니다. 즉,테이블,필드 및 이들의 형식을 살펴보아야 합니다. 데이터가 매핑되어야 할 빈도에 대해 생각해보십시오.
데이터를 매핑합니다. 이 단계에서는 원본 데이터의 필드를 대상의 필드에 매핑해야 합니다.
필요한 변환을 정의합니다. 예를 들어 데이터 또는 중복의 충돌을 처리하는 규칙 또는 거버넌스 절차일 수 있습니다.
매핑 프로세스를 테스트합니다. 소량의 데이터로 시작하여 데이터 매핑이 예상대로 작동하는지 테스트합니다.
모든 것이 올바르게 작동하면 워크플로를 시작하거나 매핑 시스템을 배포할 수 있습니다. 울트와 같은 플랫폼을 사용하는 경우 오류가 발생하는 위치를 실시간으로 확인하고 전후 지점에서 완전한 가시성을 얻을 수 있습니다.
매핑 프로세스를 유지 관리하고 업데이트합니다. 이렇게 하려면 새 데이터 원본이 새 필드와 함께 추가되므로 입력이 필요합니다.
데이터 매핑 기술
그래서 당신은 과정을 통해왔다,당신은 당신이해야 할 일을 알고있다. 그러나 데이터 매핑에 적합한 도구를 어떻게 선택합니까? 어떤 옵션이 있으며 강력한 데이터 매핑 솔루션을 구축하는 데 어떤 기술을 사용할 수 있습니까?
수동 데이터 매핑
이 솔루션은 비즈니스를 위한 데이터 매핑 도구를 만드는 첫 번째 솔루션입니다. 이를 위해서는 개발자가 원본 데이터와 일치하는 연결을 최종 데이터베이스에 코딩해야 합니다. 데이터 또는 사용자 지정 데이터 유형의 일회성 주입의 경우 실행 가능한 솔루션이 될 수 있습니다.
그러나 대부분의 데이터 세트의 규모와 오늘날의 데이터 환경에서 이러한 변화에 적응하는 데 필요한 속도는 수동 프로세스가 복잡한 매핑 프로세스를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있음을 의미합니다. 이러한 경우 기업은 자동화 된 솔루션으로 이동해야합니다.
완전 자동 매핑
완전 자동 데이터 매핑 도구를 통해 기업은 새 데이터를 원활하게 추가하고 현재 스키마에 일치시킬 수 있습니다. 대부분의 도구는 이 프로세스를 사용자 인터페이스에서 사용할 수 있도록 하여 사용자가 데이터가 흐르는 단계를 시각화하고 이해하고 각 단계에서 필드를 매핑할 수 있도록 합니다.
일부는 수천 개의 서로 다른 소스에서 입력을 허용하며 매핑 프로세스를 통해 사용자는 데이터베이스와 솔루션에 불가지론적인 방식으로 데이터를 가져올 수 있습니다.
완전 자동화된 솔루션의 이점은 비기술 직원이 데이터 매핑을 모니터링하고 설정할 수 있는 인터페이스를 제공한다는 점입니다. 뿐만 아니라,사용자는 확인하고 자신의 데이터가 매핑되는 방법을 시각화,신속하게 오류를 식별하고,단순히 프로세스를 개선 할 수 있습니다.
데이터 매핑